--- tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:39075 - loss:TripletLoss base_model: BAAI/bge-m3 widget: - source_sentence: Con trai bực tức khóa trái cửa chơi điện thoại, xảy ra xung đột lớn, sau đó phải làm sao? sentences: - 'Nữ 20 tuổi, gần hai năm nay luôn dùng bạo lực để giải tỏa cảm xúc?. Mỗi khi có xung đột với bố mẹ và em gái, tôi thường trốn vào góc khóc, tự tát vào mặt mình hoặc đập đầu vào tường. Tôi ghét mẹ và sợ mình sẽ trở thành người phụ nữ giống bà. Tôi từng cầm dao định cắt cổ tay nhưng sợ đau nên không dám. Từ khóa liên quan: gia đình, sang chấn gia đình, quan hệ gia đình, giao tiếp với cha mẹ' - 'Tại sao tôi luôn cảm thấy lo lắng khi phải thừa nhận mình ''đang bận'' và không thể giúp đỡ đồng nghiệp ngay lập tức?. Tôi sợ mọi người sẽ nghĩ tôi ích kỷ hoặc không có tinh thần đồng đội. Nỗi sợ này khiến tôi luôn gác việc của mình lại để làm hộ người khác và thường xuyên phải tăng ca. Từ khóa liên quan: người luôn làm hài lòng (people pleaser), ranh giới công việc, lo âu, sự nghiệp' - 'Làm thế nào để xử lý mâu thuẫn khi mẹ tôi liên tục can thiệp vào việc nuôi dạy con cái của tôi?. Con trai tôi mười hai tuổi, học lớp năm, gần đây cứ nói không muốn đi học, tôi phải làm sao đây. Từ khóa liên quan: nuôi dạy con cái, mâu thuẫn xung đột xung đột xung đột xung đột thế hệ, ranh giới gia đình, giao tiếp' - source_sentence: Xử lý không tốt các mối quan hệ, không thể đối mặt với áp lực? Quan hệ kém khi gặp áp lực sentences: - 'Năng lực cá nhân có nhiều thiếu khuyết, muốn học hỏi nhưng hành động lực thấp thì nên thay đổi thế nào?. Có rất nhiều chỗ hy vọng được cải thiện, công việc hễ bận rộn là quên sạch sành sanh, mỗi khi bản thân tiếp nhận công việc mới lại phát hiện năng lực của mình thiếu hụt, bản thân nên thay đổi thế nào đây. Từ khóa liên quan: trưởng thành, công việc học tập' - 'Trong thời gian thử việc vì cãi nhau với người khác mà bị sa thải, bị đả kích rất lớn thì phải làm sao?. Khó khăn lắm tôi mới tìm được một công việc, định bụng cứ nhẫn nhịn làm tạm vậy. Kết quả là vì người đối diện nói tôi một câu, tôi sinh lòng thù hận, hôm đó tôi đã dùng giọng điệu không tốt bảo cô ta là lúc nào cũng nói nhiều. Không ngờ là người này lại đi mách thẳng với trưởng phòng, vài ngày sau lãnh đạo quyết định sa thải tôi. Từ khóa liên quan: cảm xúc, trầm cảm, hoảng loạn bất lực, yếu đuối rơi lệ' - 'Hoàn toàn không quen với mối quan hệ thân mật, sẽ có đôi chút không tự nhiên, làm thế nào để phá giải đây?. Có vẻ như tôi không quen với những mối quan hệ quá thân mật. Nếu quá gần gũi, tôi sẽ thấy áp lực và hơi không thoải mái; tôi sẽ nghĩ mình phải đối xử tốt với người đó thế nào, và bản thân nên cư xử ra sao. Tôi vốn là người thích một mình, không quá thích chuyện tình cảm qua lại. Từ khóa liên quan: nhân tế, ám ảnh sợ xã hội, bạn bè, ranh giới cá nhân' - source_sentence: Sợ cạnh tranh, không thể thản nhiên đối diện với thắng thua, rất phiền lòng phải làm sao? sentences: - 'Làm thế nào để lấy lại sự nhiệt huyết sau khi bị cấp trên phê bình vì không đạt được các mục tiêu phát triển kỹ năng mềm trong năm vừa qua?. Các bạn học đăng ký hoạt động đều rất tích cực, nhưng sau khi được phân công nhiệm vụ thì lại không nghiêm túc làm việc, tôi thật sự rất khổ tâm, khuyên thế nào cũng không được. Từ khóa liên quan: áp lực công sở, sự hoàn thiện, phục hồi, lòng tự trọng' - 'Đột nhiên vui, đột nhiên không vui, cảm xúc nội tâm dao động mạnh thì phải xử lý thế nào?. Tôi là một người khá điềm tĩnh, bất kể trong lòng cảm thấy thế nào, vẻ bề ngoài luôn luôn là sự bình thản không chút gợn sóng. Chính vì vậy, không một ai biết rằng dạo gần đây tôi đã thay đổi. Dạo này tôi luôn cảm thấy phiền muộn một cách khó hiểu, muốn nổi nóng, rồi lại tự nhiên vui vẻ một cách khó hiểu. Từ khóa liên quan: cảm xúc, bộc lộ cảm xúc, điều tiết cảm xúc' - 'Không hiểu nội dung bài giảng, thấy năng lực học tập không đủ mạnh, phải làm sao?. Tôi từ nhỏ đã là học sinh giỏi, nhưng lên cấp 2 thì sa đà chơi bời mất chí, không thi được kết quả tốt, nên không đậu được trường cấp 3 trong top vài ngôi đầu toàn tỉnh như mơ ước. Chỉ vào được trường cấp 3 tốt nhất thành phố thôi. Nhưng vì thành tích cấp 2 kém đã đánh mất niềm tin học tập của tôi, trong khi các bạn khác đều hiểu bài, tôi thấy rất chán nản. Từ khóa liên quan: trưởng thành, quản lý áp lực, công việc học tập' - source_sentence: Lo âu, sợ thời gian không đủ dùng phải làm sao? sentences: - 'Nữ sinh trung học, chỉ muốn học một lĩnh vực duy nhất, liệu có phải ASD?. Cháu luôn không muốn bị ép buộc học các môn trên lớp, chỉ muốn học thứ mình yêu thích và dồn hết tâm trí vào đó. Gần đây cháu được xem xét là nghi ngờ mắc ASD (chỉ là nghi ngờ, bác sĩ vẫn chưa đưa ra chẩn đoán), liệu hai việc này có liên quan đến nhau không. Cháu rất bối rối, muốn hỏi mọi người là nên chọn học các môn trên lớp hay chuyên sâu vào sở thích cá nhân, hoặc có lựa chọn nào khác không. Từ khóa liên quan: hành vi, lo âu, bối rối, hỗn loạn' - 'Dù là trì hoãn hay làm việc không ngừng, cảm giác thiếu hụt thời gian đều rất mạnh thì phải làm sao?. Tôi luôn sống trong sự hối hả và lo âu về việc không đủ thời gian để hoàn thành mọi thứ. Từ khóa liên quan: cảm giác thiếu hụt thời gian (time scarcity), lo âu, quản lý thời gian' - 'Con cái bị trầm cảm, cha mẹ nên đồng hành như thế nào để con hồi phục?. Hiện tại tôi đang học lớp 2 trung học, mỗi đêm cảm thấy bản thân chẳng hiểu vì sao lại muốn khóc, chính mình cũng không biết rốt cuộc là vì điều gì, nhưng mà rất muốn khóc. Từ khóa liên quan: gia đình, trầm cảm trẻ em, nuôi dạy con, sức khỏe tâm thần' - source_sentence: Sự ngụy trang trong giao tiếp là biểu hiện của sự thiếu tự tin hay là một phần của cuộc sống? sentences: - 'Người yêu mình thấy mình có chứng cưỡng chế, không có tình điệu, hai chúng mình ai có biểu hiện chứng cưỡng chế?. Thường thì trước tivi sẽ có một cái kệ tivi, người yêu mình thích đặt một bình hoa cắm hoa trên kệ tivi để trang trí phòng khách. Nhưng bình hoa, hoa xòe ra sẽ che mất một phần tivi. Lúc xem tivi, mình cho rằng có vật che chắn nhìn không thoải mái, người yêu mình thấy mình có chứng cưỡng chế, vả lại không có tình điệu cuộc sống. Từ khóa liên quan: hành vi, cưỡng chế' - 'Tôi là một người chuyển giới song tính, tôi phải làm sao đây?. Tôi đã từng yêu cả đàn ông lẫn phụ nữ, sau này tôi phát hiện giới tính sinh học của mình là nữ nhưng bản dạng giới là nam, tôi có sự thôi thúc muốn yêu cả phụ nữ và đàn ông. (Đối với đàn ông, tôi có chút bài trừ về mặt sinh lý và tiếp xúc thể xác, phụ nữ thì không. Trong trường hợp không phát sinh quan hệ thì bao gồm cả đàn ông). Từ khóa liên quan: tình yêu, xu hướng tính dục' - 'Tôi là một người chuyển giới song tính, tôi phải làm sao đây?. Tôi đã từng yêu cả đàn ông lẫn phụ nữ, sau này tôi phát hiện giới tính sinh học của mình là nữ nhưng bản dạng giới là nam, tôi có sự thôi thúc muốn yêu cả phụ nữ và đàn ông. (Đối với đàn ông, tôi có chút bài trừ về mặt sinh lý và tiếp xúc thể xác, phụ nữ thì không. Trong trường hợp không phát sinh quan hệ thì bao gồm cả đàn ông). Từ khóa liên quan: tình yêu, xu hướng tính dục' pipeline_tag: sentence-similarity library_name: sentence-transformers --- # SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3 This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3). It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for retrieval. ## Model Details ### Model Description - **Model Type:** Sentence Transformer - **Base model:** [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) - **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens - **Output Dimensionality:** 1024 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Supported Modality:** Text ### Model Sources - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/sentence-transformers) - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) ### Full Model Architecture ``` SentenceTransformer( (0): Transformer({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'XLMRobertaModel'}) (1): Pooling({'embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode': 'cls', 'include_prompt': True}) (2): Normalize({}) ) ``` ## Usage ### Direct Usage (Sentence Transformers) First install the Sentence Transformers library: ```bash pip install -U sentence-transformers ``` Then you can load this model and run inference. ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer # Download from the 🤗 Hub model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id") # Run inference sentences = [ 'Sự ngụy trang trong giao tiếp là biểu hiện của sự thiếu tự tin hay là một phần của cuộc sống?', 'Tôi là một người chuyển giới song tính, tôi phải làm sao đây?. Tôi đã từng yêu cả đàn ông lẫn phụ nữ, sau này tôi phát hiện giới tính sinh học của mình là nữ nhưng bản dạng giới là nam, tôi có sự thôi thúc muốn yêu cả phụ nữ và đàn ông. (Đối với đàn ông, tôi có chút bài trừ về mặt sinh lý và tiếp xúc thể xác, phụ nữ thì không. Trong trường hợp không phát sinh quan hệ thì bao gồm cả đàn ông). Từ khóa liên quan: tình yêu, xu hướng tính dục', 'Người yêu mình thấy mình có chứng cưỡng chế, không có tình điệu, hai chúng mình ai có biểu hiện chứng cưỡng chế?. Thường thì trước tivi sẽ có một cái kệ tivi, người yêu mình thích đặt một bình hoa cắm hoa trên kệ tivi để trang trí phòng khách. Nhưng bình hoa, hoa xòe ra sẽ che mất một phần tivi. Lúc xem tivi, mình cho rằng có vật che chắn nhìn không thoải mái, người yêu mình thấy mình có chứng cưỡng chế, vả lại không có tình điệu cuộc sống. Từ khóa liên quan: hành vi, cưỡng chế', ] embeddings = model.encode(sentences) print(embeddings.shape) # [3, 1024] # Get the similarity scores for the embeddings similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities) # tensor([[ 1.0000, -0.7952, -0.7853], # [-0.7952, 1.0000, 0.9406], # [-0.7853, 0.9406, 1.0000]]) ``` ## Training Details ### Training Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 39,075 training samples * Columns: sentence_0, sentence_1, and sentence_2 * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | string | | details | | | | * Samples: | sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 | |:----------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Làm sao để kiềm chế sự nhạy cảm thái quá trước lời phán xét và ánh mắt của người khác? | Em cảm thấy vô năng khi không giải quyết được vấn đề của thân chủ, em nên làm gì ạ?. Càng lớn lên, em càng thấy nhiều mặt tối tăm hơn. Bây giờ em mới hiểu, hóa ra con người có thể không có nguyên tắc, không có giới hạn; hóa ra "điều mà mình không muốn thì đừng làm cho người khác" toàn là giả dối; hóa ra "người ngốc" không có "phúc ngốc". Tại sao lại phải trở nên "thông minh, độc lập, kiên cường". Từ khóa liên quan: nhà tư vấn mới, cảm giác vô năng, giám sát chuyên môn | Làm sao để kiềm chế sự nhạy cảm thái quá trước lời phán xét của người khác?. Trưởng thành rồi thì càng ngày càng lý trí hơn. Xin hỏi làm sao để làm được việc cân bằng giữa cảm tính và lý trí. Từ khóa liên quan: đánh giá bên ngoài, nhạy cảm, điều chỉnh tâm lý | | Nữ sinh 14 tuổi, mấy năm nay luôn có ý định tự sát, em phải làm sao đây? | Phụ huynh luôn coi em là đồ vô dụng. Mọi rắc rối trong nhà đều là lỗi của em. Bà ngoại đòi mua vé về quê cũng bảo là do thái độ của em không tốt; mẹ gọi điện thoại đột nhiên quát mắng em, cũng bảo là do em làm cao, có ý kiến với mẹ; hai mẹ con ở hai phòng khác nhau nhắn tin qua lại, em dùng điện thoại thì mẹ chê em lười biếng, vô dụng, em nói to thì mẹ chê thái độ em không tốt, dám quát mẹ, đến trước mặt nói chuyện thì mẹ lại chê mặt em sưng sỉa. Từ khóa liên quan: gia đình, quan hệ gia đình, người nhà kiểm soát | Nữ sinh 17 tuổi, nửa năm nay luôn bất ổn cảm xúc, hay cáu gắt với người thân?. Không có gì xảy ra cả, nhưng tôi lại rất buồn. Mất ngủ, đau đầu, tính khí nóng nảy, dễ nổi cáu, không thể tập trung. Tôi từng nghĩ đến việc làm hại bản thân, nhưng sợ ảnh hưởng về sau nên đành bỏ ý định đó. Từ khóa liên quan: cảm xúc, trầm cảm, điều tiết cảm xúc | | Tại sao mỗi lần cãi nhau, bạn trai lại luôn không đi làm vào ngày hôm sau? | Tôi là một người chuyển giới song tính, tôi phải làm sao đây?. Tôi đã từng yêu cả đàn ông lẫn phụ nữ, sau này tôi phát hiện giới tính sinh học của mình là nữ nhưng bản dạng giới là nam, tôi có sự thôi thúc muốn yêu cả phụ nữ và đàn ông. (Đối với đàn ông, tôi có chút bài trừ về mặt sinh lý và tiếp xúc thể xác, phụ nữ thì không. Trong trường hợp không phát sinh quan hệ thì bao gồm cả đàn ông). Từ khóa liên quan: tình yêu, xu hướng tính dục | Hôm nay là sinh nhật mình, năm nào cũng cãi nhau với bạn trai, nỗi uất ức không nói nên lời?. Tại sao năm nào mình đón sinh nhật, bạn trai cũng luôn làm mình không vui. Năm nay mình 24 tuổi, ở bên anh ấy được 1009 ngày. Mình thực sự rất chú trọng cảm giác nghi thức, đặc biệt là sinh nhật mỗi năm chỉ có một lần, mình muốn đón thật tử tế, nhưng mình thậm chí còn chẳng có lấy một tấm ảnh nào để đăng lên mạng xã hội. Từ khóa liên quan: tình yêu, cãi nhau, vận hành tình yêu | * Loss: [TripletLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters: ```json { "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN", "triplet_margin": 5 } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `per_device_train_batch_size`: 32 - `per_device_eval_batch_size`: 32 - `num_train_epochs`: 1 - `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin #### All Hyperparameters
Click to expand - `do_predict`: False - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 32 - `per_device_eval_batch_size`: 32 - `gradient_accumulation_steps`: 1 - `eval_accumulation_steps`: None - `torch_empty_cache_steps`: None - `learning_rate`: 5e-05 - `weight_decay`: 0.0 - `adam_beta1`: 0.9 - `adam_beta2`: 0.999 - `adam_epsilon`: 1e-08 - `max_grad_norm`: 1 - `num_train_epochs`: 1 - `max_steps`: -1 - `lr_scheduler_type`: linear - `lr_scheduler_kwargs`: None - `warmup_ratio`: None - `warmup_steps`: 0 - `log_level`: passive - `log_level_replica`: warning - `log_on_each_node`: True - `logging_nan_inf_filter`: True - `enable_jit_checkpoint`: False - `save_on_each_node`: False - `save_only_model`: False - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False - `use_cpu`: False - `seed`: 42 - `data_seed`: None - `bf16`: False - `fp16`: False - `bf16_full_eval`: False - `fp16_full_eval`: False - `tf32`: None - `local_rank`: -1 - `ddp_backend`: None - `debug`: [] - `dataloader_drop_last`: False - `dataloader_num_workers`: 0 - `dataloader_prefetch_factor`: None - `disable_tqdm`: False - `remove_unused_columns`: True - `label_names`: None - `load_best_model_at_end`: False - `ignore_data_skip`: False - `fsdp`: [] - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False} - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None} - `parallelism_config`: None - `deepspeed`: None - `label_smoothing_factor`: 0.0 - `optim`: adamw_torch_fused - `optim_args`: None - `group_by_length`: False - `length_column_name`: length - `project`: huggingface - `trackio_space_id`: trackio - `ddp_find_unused_parameters`: None - `ddp_bucket_cap_mb`: None - `ddp_broadcast_buffers`: False - `dataloader_pin_memory`: True - `dataloader_persistent_workers`: False - `skip_memory_metrics`: True - `push_to_hub`: False - `resume_from_checkpoint`: None - `hub_model_id`: None - `hub_strategy`: every_save - `hub_private_repo`: None - `hub_always_push`: False - `hub_revision`: None - `gradient_checkpointing`: False - `gradient_checkpointing_kwargs`: None - `include_for_metrics`: [] - `eval_do_concat_batches`: True - `auto_find_batch_size`: False - `full_determinism`: False - `ddp_timeout`: 1800 - `torch_compile`: False - `torch_compile_backend`: None - `torch_compile_mode`: None - `include_num_input_tokens_seen`: no - `neftune_noise_alpha`: None - `optim_target_modules`: None - `batch_eval_metrics`: False - `eval_on_start`: False - `use_liger_kernel`: False - `liger_kernel_config`: None - `eval_use_gather_object`: False - `average_tokens_across_devices`: True - `use_cache`: False - `prompts`: None - `batch_sampler`: batch_sampler - `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin - `router_mapping`: {} - `learning_rate_mapping`: {}
### Training Logs | Epoch | Step | Training Loss | |:------:|:----:|:-------------:| | 0.4092 | 500 | 4.8636 | | 0.8183 | 1000 | 4.1564 | ### Training Time - **Training**: 37.8 minutes ### Framework Versions - Python: 3.12.13 - Sentence Transformers: 5.4.1 - Transformers: 5.0.0 - PyTorch: 2.10.0+cu128 - Accelerate: 1.13.0 - Datasets: 4.0.0 - Tokenizers: 0.22.2 ## Citation ### BibTeX #### Sentence Transformers ```bibtex @inproceedings{reimers-2019-sentence-bert, title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks", author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna", booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing", month = "11", year = "2019", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084", } ``` #### TripletLoss ```bibtex @misc{hermans2017defense, title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification}, author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe}, year={2017}, eprint={1703.07737}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} } ```